JP6828074B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

従来、種々の需要を予測する技術が提供されている。例えば、検索クエリと、その検索クエリによる検索時のユーザの位置情報とに基づいて、検索クエリに対応する対象に関する需要を予測する技術が知られている。

特許第６３５３１４４号公報

しかしながら、上記の従来技術では、目的に応じた行き先への移動に関するユーザの需要を適切に予測することができるとは限らない。

例えば、上記の従来技術では、検索クエリと、その検索クエリによる検索時のユーザの位置情報とを取得し、検索クエリによる検索回数に基づき位置情報に対応するエリアでのスコアであって、検索クエリに対応する対象のスコアを生成し、生成したスコアに基づきエリアにおける対象に関する需要を予測している。このように、上記の従来技術では、各エリアにおいてどのような需要があるかを予測しているに過ぎないため、目的に応じた行き先への移動に関するユーザの需要を適切に予測することができるとは限らない。

本願にかかる情報処理装置は、所定の目的で行動する対象ユーザを特定する特定部と、前記対象ユーザが前記所定の目的で移動する際の出発地を推定する推定部とを有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、目的に応じた行き先への移動に関するユーザの需要を適切に予測することができるといった効果を奏する。

図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態にかかる情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態にかかる情報処理装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態にかかる推定結果記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態にかかる事業者情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態にかかる情報処理手順を示すフローチャートである。 図７は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ説明する。なお、この実施形態により本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において、同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。実施形態にかかる情報処理は、図１に示す情報処理装置１００によって行われる。

図１の説明に先立って、図２を用いて、実施形態にかかる情報処理システムについて説明する。図２は、実施形態にかかる情報処理システム１の構成例を示す図である。実施形態にかかる情報処理システム１は、図２に示すように、端末装置１０と、事業者装置２０と、情報処理装置１００とを含む。端末装置１０、事業者装置２０、情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、図２に示す情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の事業者装置２０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてよい。

端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。例えば、端末装置１０は、ユーザの行動（例えば、検索行動）に応じて、行動に伴う結果（例えば、検索結果）を表示画面に表示する。

なお、図１の例では、情報処理システム１には、端末装置１０の一例として、ユーザＵ１の端末装置１０−１、ユーザＵ２の端末装置１０−２、ユーザＵ３の端末装置１０−３、ユーザＵ４の端末装置１０−４が含まれる。このように、図１の例では、ユーザ毎に端末装置１０を識別して表記しているが、これらを区別する必要がない場合には、単に、端末装置１０と表記する。また、情報処理システム１に含まれる端末装置１０の数は、図１の例のように４台である必要はなく、数に制限は無い。

事業者装置２０は、旅行会社、バス会社、鉄道会社、宿泊施設（例えば、ホテル業者）といった各社によって利用される情報処理装置である。事業者装置２０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等である。例えば、これらの事業者は、実施形態にかかる情報処理装置１００を管理する「事業者Ｔ」と関連する関連会社であったり、何らかの契約を交わしている会社である。後述するが、情報処理装置１００によって予測された需要に対応する事業者の事業者装置２０には、情報処理装置１００から需要に応じた情報提供がなされる。

ここで、実施形態にかかる情報処理が行われるにあたっての前提について説明する。例えば、会場ＨでイベントＥが行われるという事実があり、イベントＥへの参加目的のユーザを特定できれば、イベントＥへの参加目的のユーザが会場Ｈへ向かって移動する際の出発地を推定することにつなげられる。また、かかる例のように、目的、出発地、行き先（目的地）に一連の繋がりがあれば、そこからどのような需要があるかを適切に予測できるようになる。例えば、目的に応じた行き先への移動に関するユーザの需要を適切に予測できるようになる可能性がある。

以上のような前提を踏まえて、実施形態にかかる情報処理装置１００は、実施形態にかかる情報処理を行う。具体的には、情報処理装置１００は、所定の目的で行動（移動）する対象ユーザを特定する。例えば、情報処理装置１００は、各ユーザの行動情報（例えば、インターネット上での行動を示す行動情報）に基づいて、対象ユーザを特定する。一例を示すと、情報処理装置１００は、各ユーザの検索行動、各ユーザのＳＮＳ（Social Networking Service）等への投稿行動、あるいは、路線検索サービスの利用状況に基づいて、対象ユーザを特定する。また、例えば、情報処理装置１００は、ユーザの行動情報に基づき前記所定の目的と、所定の目的に応じた目的地とが推定されたユーザを、対象ユーザとして特定する。

また、情報処理装置１００は、特定した対象ユーザの端末装置１０によって取得された位置情報に基づいて、対象ユーザの出発地を推定する。また、情報処理装置１００は、この出発地から出発予定の対象ユーザの人数を推定する。そして、情報処理装置１００は、これらの推定結果に基づいて、どのような需要があるかを予測する。そして、情報処理装置１００は、予測した需要に対応する事業者に対して、需要に関する情報提供を行う。以下では、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。具体的には、図１を用いて、実施形態にかかる情報処理の一例を手順を追って説明する。また、情報処理装置１００が有する記憶部についても適宜説明する。

図１の例では、各種行動情報が取得されるユーザとして、ユーザＵ１、ユーザＵ２、ユーザＵ３およびユーザＵ４（以下、「ユーザＵ１〜Ｕ４」と表記する場合がある）を例に挙げる。かかる場合、例えば、ユーザＵ１を識別する識別情報（ユーザＩＤ）は、「Ｕ１」となる。他にユーザのユーザＩＤについても同様の規則に従う。また、図１の例では、ユーザＵ１は、端末装置１０−１を所持している。また、図１の例では、ユーザＵ２は、端末装置１０−２を所持している。また、図１の例では、ユーザＵ３は、端末装置１０−３を所持している。また、図１の例では、ユーザＵ４は、端末装置１０−４を所持している。

このような状態において、情報処理装置１００は、例えば、インターネット上でどのような行動を行ったかを示す行動情報、あるいは、実社会においてどのような行動を行ったかを示す行動情報をユーザＵ１〜Ｕ４から取得（受信）し、取得した行動情報を履歴として行動情報記憶部１２１に格納してゆく（ステップＳ１）。情報処理装置１００は、所定期間中だけ行動情報を取得してもよいし、期間によらず継続して行動情報を取得してもよい。また、情報処理装置１００は、どのようなタイミングで行動情報を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、１分毎に行動情報を取得してもよいし、１時間毎に行動情報を取得してもよい。

なお、情報処理装置１００は、各ユーザの位置情報（現在位置情報）も適宜取得し、行動情報記憶部１２１に格納しておいてもよい。位置情報が蓄積されることにより、情報処理装置１００は、特定した対象ユーザの居住地（住所）や、普段の行動範囲を推定することができる。

また、本実施形態では、情報処理装置１００は、行動情報として、所定の検索エンジンに検索クエリを入力する検索行動（クエリ検索）に関する検索行動、所定のＳＮＳへのコメント等の投稿行動（ＳＮＳ投稿）に関する投稿情報、路線検索サービスや宿泊予約サービス等の移動や旅行に関するサービスの利用状況（利用履歴）を例に挙げる。しかし、情報処理装置１００が対象とする行動情報は、これらの行動情報に限定されず、ユーザから取得可能な行動情報であればいずれの行動情報も用いることができる。例えば、情報処理装置１００は、行動情報として、いつどのような内容のニュース記事が閲覧されたかを示す閲覧情報や、いつどのような商品が購入されたかといった購買情報も用いることができる。

ここで、行動情報記憶部１２１について説明する。行動情報記憶部１２１は、各ユーザから取得された行動情報に関する情報を記憶する。図１の例では、行動情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「行動ＩＤ」、「日時」、「行動情報」といった項目を有する。また、「行動情報」には、「クエリ検索情報」、「ＳＮＳ投稿情報」、「路線検索情報」といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザまたはユーザの端末装置１０を識別する識別情報を示す。「行動ＩＤ」は、対応する「日時」での「クエリ検索情報」が示す検索行動、「ＳＮＳ投稿情報」が示す投稿行動、「路線検索情報」が示す路線検索行動を識別する識別情報を示す。「日時」は、「行動情報」が示す行動が行われた日時を示す。

「クエリ検索情報」は、どのようなクエリ検索が行われたかを示す情報であって、例えば、対応する「日時」でのクエリ検索において用いられた検索クエリを示す情報である。「ＳＮＳ投稿情報」は、どのようなＳＮＳ投稿が行われたかを示す情報であって、例えば、対応する「日時」でのＳＮＳ投稿にて投稿されたコメントや画像を示す情報である。「路線検索情報」は、どのような路線検索が行われたかを示す情報であって、例えば、対応する「日時」での路線検索において設定された出発地（出発駅）、目的地（到着駅）、出発予定日時を示す情報である。

図１に示す行動情報記憶部１２１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が日時「ＤＴ１」において、検索クエリ「歌手ＭＵ、２月１０日横浜コンサート」を用いて検索を行ったことを示すクエリ検索情報を取得している。また、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が日時「ＤＴ１」において、目的地に「横浜」を設定した路線検索を行ったことを示す路線検索情報を取得している。そして、情報処理装置１００は、この取得した情報をユーザＩＤ「Ｕ１」に対応付けて行動情報記憶部１２１に格納している。

また、図１に示す行動情報記憶部１２１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ２が日時「ＤＴ２」において、検索クエリ「歌手ＭＵ、２月１０日チケット」を用いて検索を行ったことを示すクエリ検索情報を取得している。また、情報処理装置１００は、ユーザＵ２が日時「ＤＴ１」において、「歌手ＭＵ 横浜ＡＢＣ会場に来るよ」といったコメントをＳＮＳ投稿したことを示すＳＮＳ投稿情報を取得している。そして、情報処理装置１００は、この取得した情報をユーザＩＤ「Ｕ２」に対応付けて行動情報記憶部１２１に格納している。

また、図１に示す行動情報記憶部１２１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ３が日時「ＤＴ３」において、「歌手ＭＵいいよね ２月のＸＹＺツアー行くよ」といったコメントをＳＮＳ投稿したことを示すＳＮＳ投稿情報を取得している。また、情報処理装置１００は、ユーザＵ３が日時「ＤＴ３」において、日時に「２月１０日」、目的地に「横浜」を設定した路線検索を行ったことを示す路線検索情報を取得している。そして、情報処理装置１００は、この取得した情報をユーザＩＤ「Ｕ３」に対応付けて行動情報記憶部１２１に格納している。

また、図１に示す行動情報記憶部１２１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ４が日時「ＤＴ４」において、検索クエリ「スポーツジム」を用いて検索を行ったことを示すクエリ検索情報を取得している。そして、情報処理装置１００は、この取得した情報をユーザＩＤ「Ｕ４」に対応付けて行動情報記憶部１２１に格納している。

次に、情報処理装置１００は、行動情報を取得したユーザ毎に、当該ユーザの行動情報に基づいて、当該ユーザの目的と目的に応じた目的地を推定する（ステップＳ２）。つまり、情報処理装置１００は、行動情報を取得したユーザ毎に、当該ユーザの行動情報に基づいて、当該ユーザがどのような目的でどこに行こうとしているのかを推定する。

例えば、情報処理装置１００は、検索行動のうち、所定のイベントに関する固有情報を含む検索クエリが用いられた検索行動に基づいて、目的および目的地を推定したりこれに対応する対象ユーザを特定する。一例を示すと、情報処理装置１００は、固有情報として、所定のイベントのイベント名、または、所定のイベントの出演者の出演者名のいずれか１つ含む検索クエリが用いられた検索行動に基づいて、目的および目的地を推定したりこれに対応する対象ユーザを特定する。

また、例えば、情報処理装置１００は、投稿行動のうち、所定のイベントに関する固有情報を含む内容での投稿行動に基づいて、目的および目的地を推定したりこれに対応する対象ユーザを特定する。一例を示すと、情報処理装置１００は、固有情報として、所定のイベントのイベント名、または、所定のイベントの出演者の出演者名のいずれか１つ含む内容での投稿行動に基づいて、目的および目的地を推定したりこれに対応する対象ユーザを特定する。また、情報処理装置１００は、投稿行動のうち、所定のランドマークに関する固有情報を含む内容での投稿行動に基づいて、目的および目的地を推定したりこれに対応する対象ユーザを特定することもできる。

また、例えば、情報処理装置１００は、所定の路線検索サービス、または、所定の宿泊予約サービスの利用履歴に基づいて、目的および目的地を推定したりこれに対応する対象ユーザを特定する。

さらに、情報処理装置１００は、検索クエリの急上昇ランキングや、ＳＮＳで用いられた人気キーワード等の中に、上記推定した目的を示す事項（例えば、イベント）や目的地（例えば、会場名）が含まれる場合には、多くのユーザが同一の目的を有しているとの観点から、目的を示す事項（例えば、イベント）が起こる日時を動的に推定（検索）してもよい。

図１に示す行動情報記憶部１２１の例では、ユーザＵ１は、同日において、検索クエリ「歌手ＭＵ、２月１０日横浜コンサート」で検索し、また、目的地「横浜」で路線検索している。かかる例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１に対して、目的「２月１０日に歌手ＭＵのコンサートを観覧すること」、目的に応じた目的地「横浜」を推定する。言い換えれば、情報処理装置１００は、ユーザが「２月１０日に歌手ＭＵのコンサートを観覧すること」を目的に「横浜」に行こうとしていると推定する。

また、図１に示す行動情報記憶部１２１の例では、ユーザＵ２は、同日において、検索クエリ「歌手ＭＵ、２月１０日チケット」で検索し、また、「歌手ＭＵ 横浜ＡＢＣ会場に来るよ」というコメントをＳＮＳ投稿している。かかる例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ２に対して、同様に、目的「２月１０日に歌手ＭＵのコンサートを観覧すること」、目的に応じた目的地「横浜」を推定する。言い換えれば、情報処理装置１００は、ユーザが「２月１０日に歌手ＭＵのコンサートを観覧すること」を目的に「横浜」に行こうとしていると推定する。

また、図１に示す行動情報記憶部１２１の例では、ユーザＵ３は、「歌手ＭＵいいよね ２月のＸＹＺツアー行くよ」というコメントをＳＮＳ投稿し、また、出発日時「２月１０日」および目的地「横浜」で路線検索している。かかる例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ３に対して、同様に、目的「２月１０日に歌手ＭＵのコンサートを観覧すること」、目的に応じた目的地「横浜」を推定する。言い換えれば、情報処理装置１００は、ユーザが「２月１０日に歌手ＭＵのコンサートを観覧すること」を目的に「横浜」に行こうとしていると推定する。

また、図１に示す行動情報記憶部１２１の例では、ユーザＵ４は、検索クエリ「スポーツジム」で検索している。しかしながら、検索クエリ「スポーツジム」は、例えば、何らかのイベントを示すものでもなければ、会場名等のランドマークを示すものでもない。すなわち、何らかの目的のために目的に応じた明確な目的地がある、といった状態で用いられた検索クエリではない可能性が高い。そうした場合、情報処理装置１００、目的および目的地の推定を行わない。

次に、情報処理装置１００は、ステップＳ２で推定した推定結果に基づいて、所定の目的で行動する対象ユーザを特定する（ステップＳ３）。具体的には、情報処理装置１００は、所定の目的に応じた目的地へ移動しようとる対象ユーザを特定する。ステップＳ２で示した例によると、情報処理装置１００は、ユーザＵ１〜Ｕ３を対象ユーザとして特定する。具体的には、情報処理装置１００は、ユーザＵ１〜Ｕ３に対して、「２月１０日に歌手ＭＵのコンサートを観覧すること」を所定の目的として、この所定の目的に応じた目的地「横浜（あるいは、横浜ＡＢＣ会場）」へ移動しようとする対象ユーザであることを特定する。一方、情報処理装置１００は、ユーザＵ４については対象ユーザとして特定しない。

このように、ステップＳ３では、情報処理装置１００は、目的および当該目的に応じた目的地毎に対象ユーザを特定する。図１の例では、情報処理装置１００は、「２月１０日に歌手ＭＵのコンサートを観覧すること」を所定の目的として、この所定の目的に応じた目的地「横浜（あるいは、横浜ＡＢＣ会場）」へ移動しようとする対象ユーザとして、ユーザＵ１〜Ｕ３を特定している。しかしながら、当然、情報処理装置１００は、これ以外にも、例えば、「ＤＥＦ国際会議に参加すること」を所定の目的として、この所定の目的に応じた目的地「東京（あるいは、東京の会議場Ｈ）」へ移動しようとする対象ユーザとして、ユーザＵ７〜Ｕ９を特定するといったこともありえる。このため、図１では不図示であるが、情報処理装置１００は、このような推定結果を後述する推定結果記憶部１２２に格納する。例えば、情報処理装置１００は、目的および当該目的に応じた目的地との組合せ毎に対象ユーザのユーザＩＤを推定結果記憶部１２２に格納する。

次に、情報処理装置１００は、目的および当該目的に応じた目的地に対応する対象ユーザ毎に、位置情報を取得する（ステップＳ４）。図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１〜Ｕ３それぞれの位置情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、行動情報が示す行動が行われた位置を示す位置情報を、ユーザＵ１〜Ｕ３の端末装置１０から取得する。かかる位置情報は、例えば、端末装置１０がＧＰＳ（Global Positioning System）機能を利用して取得した位置情報である。なお、かかる位置情報は、行動情報記憶部１２１において、例えば、「ユーザＩＤ」および「行動ＩＤ」に対応付けて記憶されることができる。

図１の例では、ユーザＵ１は位置ＬＣ１（位置情報ＬＣ１とも言い換えることができるものとする）に所在している。したがって、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の端末装置１０−１から位置情報ＬＣ１を取得する。また、図１の例では、ユーザＵ２は位置ＬＣ２（位置情報ＬＣ２とも言い換えることができるものとする）に所在している。したがって、情報処理装置１００は、ユーザＵ２の端末装置１０−２から位置情報ＬＣ２を取得する。また、図１の例では、ユーザＵ３は位置ＬＣ３（位置情報ＬＣ３とも言い換えることができるものとする）に所在している。したがって、情報処理装置１００は、ユーザＵ３の端末装置１０−３から位置情報ＬＣ３を取得する。

次に、情報処理装置１００は、ステップＳ４で取得した位置情報に基づいて、対象ユーザが所定の目的に応じた目的地へ移動する際の出発地を推定する（ステップＳ５）。図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１〜Ｕ３それぞれの位置情報に基づいて、ユーザＵ１〜Ｕ３それぞれの出発地を推定する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の位置情報ＬＣ１であって、所定期間内に取得した複数の位置情報多くががおよそ位置ＬＣ１を示している場合には、位置ＬＣ１をユーザＵ１の所在地であると推定する。ユーザＵ２およびＵ３についても同様である。

次に、情報処理装置１００は、ステップＳ５で推定した出発地に基づく各地点から出発予定の対象ユーザの人数を推定（集計）する（ステップＳ６）。例えば、情報処理装置１００は、目的および当該目的に応じた目的地との組合せ毎に、出発地に基づく各地点から出発予定の対象ユーザの人数を推定する。出発地に基づく各地点とは、例えば、都道府県単位であってもよし、市区町村といった行政区画単位であってもよい。

一例を示すと、例えば、ユーザＵ１の位置情報ＬＣ１が青森県Ｒ市に含まれる位置であるとすると、情報処理装置１００は、青森県Ｒ市において、「２月１０日に歌手ＭＵのコンサートを観覧すること」を目的に「横浜」に行こうとしている対象ユーザの人数をユーザＵ１も含めて推定（集計）する。例えば、このときの推定結果が「Ｎ１」人であったとすると、情報処理装置１００は、この情報を推定結果記憶部１２２に格納する。

また、例えば、ユーザＵ２の位置情報ＬＣ２が青森県Ｍ市に含まれる位置であるとすると、情報処理装置１００は、青森県Ｍ市において、「２月１０日に歌手ＭＵのコンサートを観覧すること」を目的に「横浜」に行こうとしている対象ユーザの人数をユーザＵ２も含めて推定（集計）する。例えば、このときの推定結果が「Ｎ２」人であったとすると、情報処理装置１００は、この情報を推定結果記憶部１２２に格納する。

また、例えば、ユーザＵ３の位置情報ＬＣ３が青森県Ｓ市に含まれる位置であるとすると、情報処理装置１００は、青森県Ｓ市において、「２月１０日に歌手ＭＵのコンサートを観覧すること」を目的に「横浜」に行こうとしている対象ユーザの人数をユーザＵ３も含めて推定（集計）する。例えば、このときの推定結果が「Ｎ３」人であったとすると、情報処理装置１００は、この情報を推定結果記憶部１２２に格納する。

次に、情報処理装置１００は、これまでの推定結果に基づいて、どのような需要があるかを予測する（ステップＳ７）。例えば、情報処理装置１００は、対象ユーザの出発地からどのような需要があるかを予測する。例えば、「２月１０日に歌手ＭＵのコンサートを観覧すること」を目的に、青森県Ｒ市から「横浜」に行こうとしている対象ユーザの人数「Ｎ１」人が所定閾値（例えば、１００人）を超えている場合には、情報処理装置１００は、「２月１０日前後において青森県Ｒ市発、東京行の飛行機需要が増加する」と予測する。

また、情報処理装置１００は、対象ユーザの目的地からどのような需要があるかを予測してもよい。例えば、「２月１０日に歌手ＭＵのコンサートを観覧すること」を目的に、青森県Ｒ市から「横浜」に行こうとしている対象ユーザの人数「Ｎ１」人が所定閾値（例えば、１００人）を超えている場合には、情報処理装置１００は、「２月１０日前後において、横浜駅周辺の宿泊施設需要が増加する」と予測する。

そして、情報処理装置１００は、ステップＳ７で予測した需要に基づいて、需要に対応する事業者に情報提供を行う（ステップＳ８）。ステップＳ７の例の場合、情報処理装置１００は、例えば、青森県Ｒ市の航空会社ＥＰ１に対して、旅客機利用の需要が増えることが予測されるため、運行プランや価格設定（例えば、値上げする等）の見直しを提案する情報提供を行う。また、図１では付図示であるが、情報処理装置１００は、横浜駅周辺の宿泊施設を運営するホテル会社ＥＰ３に対して、宿泊客が増えることが予測されるため、宿泊プランや価格設定（例えば、値上げする等）の見直しを提案する情報提供を行う。もちろん、情報処理装置１００は、このような交通会社や宿泊会社だけでなく近隣の小売店等にも情報提供することもできる。

さて、これまで説明してきたように、実施形態にかかる情報処理装置１００は、所定の目的で行動する対象ユーザを特定し、特定した対象ユーザが所定の目的で移動する際の出発地を推定する。そして、情報処理装置１００は、推定結果から予測される需要に基づいて、需要に応じた事業者に対して、需要に基づく情報提供を行う。これにより、情報処理装置１００は、例えば、各ユーザの行動情報に基づいて、各ユーザの中から、所定の目的があるためその目的に応じた目的地へと移動するための準備を行っているような対象ユーザを特定することができるため、この対象ユーザの出発地（目的地でもよい）に関する適切な需要を予測することができる。そして、例えば、情報処理装置１００は、目的がコンサートであるならば、そのコンサートのグッズに関する需要があることを事業主に提供することにより、事業主に対して、例えば、コンサート会場までの交通機関とタッグを組んだグッズ販売や、コンサート会場周辺でのグッズ販売等への販促活動といった販売戦略へと一時的に事業拡大させたりすることもできる。

〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００について説明する。図３は、実施形態にかかる情報処理装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。例えば、情報処理装置１００は、図１で説明した情報処理を行うサーバ装置である。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、行動情報記憶部１２１と、推定結果記憶部１２２と、事業者情報記憶部１２３を有する。行動情報記憶部１２１については、図１で説明した通りであるため、ここでの詳細な説明を省略する。

（推定結果記憶部１２２について）
推定結果記憶部１２２は、ユーザについて推定された各種推定結果を記憶する。例えば、推定結果記憶部１２２は、図１のステップＳ２で推定された推定結果（目的および当該目的に応じた目的地との組合せ）や、図１のステップＳ３で推定された推定結果（出発地）等を木尾ｋ数る。ここで、図４に実施形態にかかる推定結果記憶部１２２の一例を示す。図４の例では、推定結果記憶部１２２は、「目的」、「目的地」、「対象ユーザ」、「人数」といった項目を有する。

「目的」は、ユーザの行動情報に基づき推定されたユーザの目的であって、例えば、図１のステップＳ２で推定された目的を示す情報である。「目的地」は、ユーザの行動情報に基づき推定されたユーザの目的地であって、例えば、図１のステップＳ２で推定された目的地を示す情報である。すなわち、「目的地」は、対応する「目的」に応じた目的地である。「対象ユーザ」は、所定の目的で移動する対象ユーザを示す。具体的には、「対象ユーザ」は、所定の目的のために当該所定の目的に応じた目的地に行こうとする対象ユーザを示す。「対象ユーザ」は、例えば、図１のステップＳ２で推定された推定結果に基づき、図１のステップＳ３で特定された対象ユーザを示す。「人数」は、出発地に基づく各エリアから出発予定の対象ユーザの人数であって、例えば、図１のステップＳ６で集計された集計結果（人数）を示す。

ここで、図４の例では、項目「対象ユーザ」には、「青森県Ｒ市」、「青森県Ｍ市」、「青森県Ｓ市」といったエリアを示す項目が含まれる。このような各エリア（地名）は、対象ユーザの出発地、もしくは、出発地を含む特定のエリア（例えば、市区町村等の行政区画）を示す。また、図４の例では、項目「人数」には、同様に、対象ユーザの出発地、もしくは、出発地を含む特定のエリアである「青森県Ｒ市」、「青森県Ｍ市」、「青森県Ｓ市」といった項目が含まれる。

このようなことから、図４の例は、「２月１０日に歌手ＭＵのコンサートを観覧すること」を目的に、「横浜」（横浜市に存在する会場である横浜ＡＢＣ会館）に行こうとしている対象ユーザのうち、青森県Ｒ市を出発地とするユーザには、ユーザＵ１、ユーザＵ２１等がおり、青森県Ｒ市を出発地とする対象ユーザの人数は「Ｎ１」である例を示す。また、図４の例は、「２月１０日に歌手ＭＵのコンサートを観覧すること」を目的に、「横浜」に行こうとしている対象ユーザのうち、青森県Ｍ市を出発地とするユーザには、ユーザＵ２、ユーザＵ２２等がおり、青森県Ｍ市を出発地とする対象ユーザの人数は「Ｎ２」である例を示す。また、図４の例は、「２月１０日に歌手ＭＵのコンサートを観覧すること」を目的に、「横浜」に行こうとしている対象ユーザのうち、青森県Ｓ市を出発地とするユーザには、ユーザＵ３、ユーザＵ２３等がおり、青森県Ｓ市を出発地とする対象ユーザの人数は「Ｎ３」である例を示す。

（事業者情報記憶部１２３について）
事業者情報記憶部１２３は、需要に基づく情報提供を受ける事業者に関する情報を記憶する。ここで、図５に実施形態にかかる事業者情報記憶部１２３の一例を示す。図５の例では、事業者情報記憶部１２３は、「事業者ＩＤ」、「業種」、「所在地」といった項目を有する。

「事業者ＩＤ」は、需要に基づく情報提供を受ける事業者、または、事業者の事業者装置２０を識別する識別情報を示す。「業種」は、「事業者ＩＤ」によって識別される事業者の業種を示す。「所在地」は、「事業者ＩＤ」によって識別される事業者の所在地を示す。例えば、「所在地」は、「事業者ＩＤ」によって識別される事業者の本社の所在地であってもよいし、かかる事業者がサービスを展開されている地（例えば、ホテル業者であれば、ホテルの所在地）であってもよい。

すなわち、図５の例では、事業者ＩＤ「ＥＰ１」によって識別される事業者は、旅客向けの運輸業を営んでおり、所在地が「ＬＣ１１」である例を示す。

（制御部１３０について）
図３に戻り、制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、特定部１３２と、推定部１３３と、提供部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（取得部１３１について）
取得部１３１は、ユーザに関する各種情報を取得する。図１のステップＳ１に示すように、取得部１３１は、例えば、ユーザの行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザの検索行動を示す検索情報、所定のＳＮＳへの投稿行動を示す投稿情報、路線検索サービスあるいは宿泊予約サービスの利用を示す利用情報（利用履歴）を取得する。例えば、取得部１３１は、所定の外部装置（例えば、情報処理装置１００と協働する外部装置）から行動情報を取得することができる。また、取得部１３１は、取得した行動情報を行動情報記憶部１２１に格納する。

また、取得部１３１は、実施形態にかかる情報処理が行われる所定のタイミングで、適宜、行動情報記憶部１２１から行動情報を取得し、対応する処理部へと出力する。例えば、取得部１３１は、特定部１３２によって対象ユーザの特定が行われる際には、行動情報記憶部１２１から行動情報を取得し、取得した行動情報を特定部１３２に出力する。

（特定部１３２について）
特定部１３２は、所定の目的で移動する対象ユーザを特定する。具体的には、特定部１３２は、記所定の目的で移動する対象ユーザとして、所定の目的に応じた目的地へ移動する対象ユーザを特定する。例えば、特定部１３２は、ユーザの行動情報に基づいて、対象ユーザを特定する。

例えば、特定部１３２は、ユーザの行動情報として、ユーザの検索行動を示す検索情報に基づいて、対象ユーザを特定する。例えば、特定部１３２は、検索行動のうち、所定のイベントに関する固有情報を含む検索クエリが用いられた検索行動に基づいて、対象ユーザを特定する。一例としては、特定部１３２は、固有情報として、所定のイベントのイベント名、または、所定のイベントの出演者の出演者名の少なくともいずれか１つ含む検索クエリが用いられた検索行動に基づいて、対象ユーザを特定する。また、特定部１３２は、検索行動のうち、所定のランドマークに関する固有情報を含む検索クエリが用いられた検索行動に基づいて、対象ユーザを特定する。

他の例としては、特定部１３２は、ユーザの行動情報として、所定のＳＮＳへのユーザによる投稿行動を示す投稿情報に基づいて、対象ユーザを特定する。例えば、特定部１３２は、投稿行動のうち、所定のイベントに関する固有情報を含む内容での投稿行動に基づいて、対象ユーザを特定する。一例としては、特定部１３２は、固有情報として、所定のイベントのイベント名、または、所定のイベントの出演者の出演者名のいずれか１つ含む内容での投稿行動に基づいて、対象ユーザを特定する。また、特定部１３２は、投稿行動のうち、所定のランドマークに関する固有情報を含む内容での投稿行動に基づいて、対象ユーザを特定する。

また、他の例としては、特定部１３２は、ユーザの行動情報として、所定の路線検索サービス、または、所定の宿泊予約サービスの利用履歴に基づいて、対象ユーザを特定する。

詳細には、特定部１３２は、ユーザの行動情報に基づき所定の目的と、所定の目的に応じた目的地とが推定されたユーザを対象ユーザとして特定する。図１のステップＳ２およびＳ３で説明したように、まず、上記ような行動情報が取得されたユーザ毎に、当該ユーザの行動情報に基づいて、目的と目的に応じた目的地を推定する。言い換えれば、特定部１３２は、ユーザ毎に、当該ユーザがどのような目的で、どこに移動しようとしているかを推定する。そして、特定部１３２は、この推定結果に基づいて、推定結果が示す目的のために当該目的に応じた目的地に行こうとする対象ユーザを特定する。

（推定部１３３について）
推定部１３３は、特定部１３２により特定された対象ユーザが所定の目的で移動する際の出発地を推定する。具体的には、推定部１３３は、出発地として、対象ユーザが所定の目的で目的地まで移動する際の出発地を推定する。例えば、推定部１３３は、対象ユーザの端末装置１０によって取得された位置情報に基づいて、出発地を推定する。また、推定部１３３は、出発地に基づく各地点から出発予定の対象ユーザの人数を推定する。すなわち、推定部１３３は、図１のステップＳ５およびＳ６に示される処理を行う。また、推定部１３３は、推定した推定結果を推定結果記憶部１２２に格納する。

（提供部１３４について）
提供部１３４は、推定部１３３による推定結果に関する情報を外部に提供する。具体的には、提供部１３４は、推定部１３３により推定された出発地に基づく情報を外部に提供する。例えば、提供部１３４は、推定部１３３による推定結果に基づいて、どのような需要があるかを予測する。そして、提供部１３４は、予測した需要に応じた事業者に対して、需要に基づく情報を提供する。

例えば、提供部１３４は、推定結果記憶部１２２を参照し、「目的」と当該「目的」に応じた「目的地」との組合せ毎に、出発地を含むエリアのうち、その出発地から移動する対象ユーザの人数が所定数以上のエリアを特定する。例えば、提供部１３４は、対象ユーザの人数が所定数以上のエリアを特定できた場合には、かかるエリアから対応する「目的地」へと移動しようとするユーザがまとまった数存在するとの観点から、かかるエリアを出発地とする一定上の需要が存在すると予測する。図１の例のように、例えば、提供部１３４は、「２月１０日に歌手ＭＵのコンサートを観覧すること」を目的に、青森県Ｒ市から「横浜」に行こうとしている対象ユーザの人数「Ｎ１」人が所定閾値（例えば、１００人）を超えている場合には、「２月１０日前後において青森県Ｒ市発、東京行の飛行機需要が増加する」と予測する。

このように予測した場合、提供部１３４は、例えば、青森県Ｒ市の航空会社ＥＰ１に対して、旅客機利用の需要が増えることが予測されるため、運行プランや価格設定（例えば、値上げする等）の見直しを提案する情報提供を行う。このようなことから、提供部１３４は、図１のステップＳ７およびＳ８に示される処理を行う。

なお、提供部１３４は、広告コンテンツを提供（配信）することもできる。例えば、提供部１３４は、対象ユーザに対して需要に基づく広告コンテンツを配信することができる。例えば、提供部１３４は、対象ユーザに対して需要に応じた事業者に関する広告コンテンツを配信することができる。一例としては、提供部１３４は、「２月１０日に歌手ＭＵのコンサートを観覧すること」を目的に、青森県Ｒ市から「横浜」に行こうとしている対象ユーザに対して、青森県Ｒ市の航空会社ＥＰ１のサービスに関する広告コンテンツを配信する。また、他の一例としては、提供部１３４は、「２月１０日に歌手ＭＵのコンサートを観覧すること」を目的に、青森県Ｒ市から「横浜」に行こうとしている対象ユーザに対して、横浜駅周辺の宿泊施設に関する広告コンテンツを配信する。

これにより、例えば、ユーザは移動手段や宿泊施設について検討し易くなるし、事業者も収益向上につながる可能性がある。このようなことから、実施形態にかかる情報処理装置１００は、実施形態にかかる情報処理により、ユーザおよび事業者の双方にとって、有益な情報提供を行うことができる。

〔３．処理手順〕
次に、図６を用いて、実施形態にかかる情報処理の手順について説明する。図６は、実施形態にかかる情報処理手順を示すフローチャートである。

まず、取得部１３１は、ユーザの行動（例えば、インターネット上での行動）を示す行動情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、取得部１３１は、クエリ検索情報、ＳＮＳ投稿情報、路線検索情報等を外部装置から取得する。また、取得部１３１は、取得した行動情報を行動情報記憶部１２１に格納する。

次に、特定部１３２は、行動情報を取得したユーザ毎に、当該ユーザの行動情報に基づいて、当該ユーザの目的と目的に応じた目的地を推定する（ステップＳ１０２）。具体的には、特定部１３２は、行動情報を取得したユーザ毎に、当該ユーザの行動情報に基づいて、当該ユーザがどのような目的でどこに移動するのかを推定する。

次に、特定部１３２は、ステップＳ１０２で推定した推定結果に基づいて、所定の目的で行動する対象ユーザを特定する（ステップＳ１０３）。具体的には、特定部１３２は、ステップＳ１０２で推定した推定結果に基づいて、何らかの目的がありその目的のために、目的に応じた目的地に移動しようとする対象ユーザを特定する。

次に、取得部１３１は、目的および当該目的に応じた目的地に対応する対象ユーザ毎に、位置情報を取得する（ステップＳ１０４）。例えば、対象ユーザのこれまでの位置情報が行動情報記憶部１２１に格納されている場合には、取得部１３１は、行動情報記憶部１２１から対象ユーザの位置情報を取得する。また、取得部１３１は、対象ユーザの端末装置１０から現在の位置情報も取得してよい。

次に、推定部１３３は、ステップＳ１０４で取得した位置情報に基づいて、対象ユーザが所定の目的に応じた目的地へ移動する際の出発地を推定する（ステップＳ１０５）。例えば、推定部１３３は、位置情報に基づいて、対象ユーザの行動情報が取得された位置を対象ユーザの出発地として特定する。

次に、推定部１３３は、ステップＳ１０５で推定した出発地に基づく各地点から出発予定の対象ユーザの人数を推定（集計）する（ステップＳ１０６）。例えば、推定部１３３は、目的および当該目的に応じた目的地との組合せ毎に、出発地に基づく各地点から出発予定の対象ユーザの人数を推定する。

次に、提供部１３４は、推定結果に基づいて、どのような需要があるかを予測する（ステップＳ１０７）。例えば、提供部１３４は、対象ユーザの出発地にはどのような需要があるかを予測する。また、例えば、提供部１３４は、対象ユーザの目的地にはどのような需要があるかを予測する。また、例えば、提供部１３４は、対象ユーザが出発地から目的地まで移動するうえでどのような需要があるかを予測する。なお、需要予測は、提供部１３４以外の処理部によって行われてもよい。例えば、情報処理装置１００は、需要予測を行う予測部を有してもよい。

そして、提供部１３４は、ステップＳ１０８７で予測した需要に基づいて、需要に対応する事業者に情報提供を行う（ステップＳ１０８）。例えば、提供部１３４は、需要に対応する事業者として、バス会社、鉄道会社、航空会社、地域の小売店、宿泊サービス会社等に、需要に基づく情報提供を行う。

〔４．ハードウェア構成〕
また、上記実施形態にかかる情報処理装置１００は、例えば図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図７は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、通信網５０を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５０を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかる情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔５．その他〕
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
２０ 事業者装置
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ 行動情報記憶部
１２２ 推定結果記憶部
１２３ 事業者情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 特定部
１３３ 推定部
１３４ 提供部

Claims (17)

1. 複数のユーザのうち、所定の目的で所定の位置まで移動する対象ユーザを特定する特定部と、
   前記対象ユーザが前記所定の位置まで移動する際の出発地を推定する推定部と、
   前記推定部により推定された出発地に対応するエリアのうち前記対象ユーザの人数が所定数より多いエリアである出発地エリアから前記所定の位置に対応するエリアである目的地エリアまでの移動経路に基づき、前記出発地エリアから前記目的地エリアまでの間でどのような需要が発生するかを予測し、取引先の事業者のうち予測結果に応じたサービスを提供する事業者に対して予測結果に関する情報が提供されるよう当該事業者に対応する情報処理装置に予測結果に関する情報を送信する提供部と
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記特定部は、前記所定の目的で移動する対象ユーザとして、前記所定の目的に応じた目的地へ移動する対象ユーザを特定し、
   前記推定部は、前記出発地として、前記対象ユーザが前記所定の目的で前記目的地まで移動する際の出発地を推定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記特定部は、ユーザの行動情報に基づいて、前記対象ユーザを特定する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記特定部は、前記ユーザの行動情報として、前記ユーザの検索行動に基づいて、前記対象ユーザを特定する
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記特定部は、前記検索行動のうち、所定のイベントに関する固有情報を含む検索クエリが用いられた検索行動に基づいて、前記対象ユーザを特定する
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記特定部は、前記固有情報として、前記所定のイベントのイベント名、または、前記所定のイベントの出演者の出演者名の少なくともいずれか１つ含む検索クエリが用いられた検索行動に基づいて、前記対象ユーザを特定する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記特定部は、前記検索行動のうち、所定のランドマークに関する固有情報を含む検索クエリが用いられた検索行動に基づいて、前記対象ユーザを特定する
   ことを特徴とする請求項４〜６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
8. 前記特定部は、前記ユーザの行動情報として、所定のＳＮＳ（Social Networking Service）への前記ユーザによる投稿行動に基づいて、前記対象ユーザを特定する
   ことを特徴とする請求項３〜７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
9. 前記特定部は、前記投稿行動のうち、所定のイベントに関する固有情報を含む内容での投稿行動に基づいて、前記対象ユーザを特定する
   ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記特定部は、前記固有情報として、前記所定のイベントのイベント名、または、前記所定のイベントの出演者の出演者名のいずれか１つ含む内容での投稿行動に基づいて、前記対象ユーザを特定する
    ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
11. 前記特定部は、前記投稿行動のうち、所定のランドマークに関する固有情報を含む内容での投稿行動に基づいて、前記対象ユーザを特定する
    ことを特徴とする請求項８〜１０のいずれか１つに記載の情報処理装置。
12. 前記特定部は、前記ユーザの行動情報として、所定の路線検索サービス、または、所定の宿泊予約サービスの利用履歴に基づいて、前記対象ユーザを特定する
    ことを特徴とする請求項３〜１１のいずれか１つに記載の情報処理装置。
13. 前記特定部は、前記ユーザの行動情報に基づき前記所定の目的と、前記所定の目的に応じた目的地とが推定されたユーザを、前記対象ユーザとして特定する
    ことを特徴とする請求項３〜１２のいずれか１つに記載の情報処理装置。
14. 前記推定部は、前記対象ユーザの端末装置によって取得された位置情報に基づいて、前記出発地を推定する
    ことを特徴とする請求項１〜１３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
15. 前記推定部は、前記出発地に基づく各地点から出発予定の前記対象ユーザの人数を推定する
    ことを特徴とする請求項１〜１４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
16. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    複数のユーザのうち、所定の目的で所定の位置まで移動する対象ユーザを特定する特定工程と、
    前記対象ユーザが前記所定の位置まで移動する際の出発地を推定する推定工程と、
    前記推定工程により推定された出発地に対応するエリアのうち前記対象ユーザの人数が所定数より多いエリアである出発地エリアから前記所定の位置に対応するエリアである目的地エリアまでの移動経路に基づき、前記出発地エリアから前記目的地エリアまでの間でどのような需要が発生するかを予測し、取引先の事業者のうち予測結果に応じたサービスを提供する事業者に対して予測結果に関する情報が提供されるよう当該事業者に対応する情報処理装置に予測結果に関する情報を送信する提供工程と
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
17. 複数のユーザのうち、所定の目的で所定の位置まで移動する対象ユーザを特定する特定手順と、
    前記対象ユーザが前記所定の位置まで移動する際の出発地を推定する推定手順と、
    前記推定手順により推定された出発地に対応するエリアのうち前記対象ユーザの人数が所定数より多いエリアである出発地エリアから前記所定の位置に対応するエリアである目的地エリアまでの移動経路に基づき、前記出発地エリアから前記目的地エリアまでの間でどのような需要が発生するかを予測し、取引先の事業者のうち予測結果に応じたサービスを提供する事業者に対して予測結果に関する情報が提供されるよう当該事業者に対応する情報処理装置に予測結果に関する情報を送信する提供手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

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